ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Prediksi Jarak Bola pada Citra Kamera Katadioptrik menggunakan metode Artifical Neural Network
ZENDI ZAKARIA RAGA PERMANA, SUSIJANTO TRI RASMANA,

## IRA PUSPASARI
Universitas Dinamika, Indonesia Email: zendiraga@gmail.com
Received 23 Agustus 2020 | Revised 18 September 2020 | Accepted 26 Oktober 2020

## ABSTRAK
Saat  ini,  kecerdasan  buatan  memungkinkan  untuk  dikembangkan  dalam  dunia robotika,  khususnya  untuk  pengaturan  gerakan  robot  berdasarkan  pengolahan citra. Penelitian ini mengembangkan sebuah mobile robot yang dilengkapi dengan kamera  katadioptrik  dengan  sudut  pandang  360 o .  Citra  yang  didapatkan, dikonversi  dari  RGB  menjadi  HSV.  Selanjutnya  disesuaikan  dengan  proses morfologi. Nilai jarak yang terbaca oleh kamera (piksel) dengan jarak sebenarnya (cm) dihitung menggunakan Euclidean Distance. Nilai ini sebagai ekstraksi ciri data jarak yang dilatihkan pada sistem. Sistem yang dibuat pada penelitian ini memiliki iterasi sebanyak 1.000.000, dengan tingkat kelinieran R 2 =0.9982 dan keakuratan prediksi sebesar 99,03%.
Kata kunci : Robot, HSV, Euclidean Distance, Kamera katadioptrik, Artifical Neural Network

## ABSTRACT
Recently, artificial intelligence is possible to be developed in robotic, specifically for robot  movements  control  based  on  image  processing.  This  research  develops  a mobile robot with a 360 o perspective catadioptric camera is equipped. The camera captured images were converting from RGB to HSV. Furthermore, it adapted to the morphological process. The distance value read by the camera (pixels) to the actual distance  (cm)  is  measured  using  Euclidean  Distance.  This  value  is  a  feature extraction of distance data that has training on the system. The system built in this study has 1,000,000 iterations, with a linearity level of R 2 = 0.9982 and prediction accuracy of 99.03%.
Keywords : Robot, HSV, Euclidean Distance, Catadioptric Camera, Artifical Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  banyak  penelitian  di  seluruh  dunia  yang  berusaha  untuk  menemukan  pengaturan kecerdasan  yang  paling  sesuai  untuk  sistem  navigasi mobile  robot  tanpa  adanya  interaksi manusia.  Salah  satu  hal  yang  penting  pada  sistem  navigasi  adalah  perancangan  dan pengembangan  pengaturan  pergerakan  robot  untuk  mencapai  tujuan  tanpa  tabrakan,  baik dengan hambatan yang statis maupun dinamis. Pengembangan kecerdasan buatan, berupa jaringan syaraf tiruan ( Artificial Neural Network), telah diterapkan pada bidang robotika, antara lain: pada pengaturan pergerakan mobile robot. Perencanaan pergerakan jalur pada mobile robot  merupakan  sebuah  masalah  penting  dari  kombinasi  bidang  robotika  dan  kecerdasan buatan (Gigras,  2012) . Sebuah  penelitian  dengan  pendekatan  barunya,  yaitu  penerapan jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan banyak layer untuk sistem navigasi mobile robot, mampu  menyesuaikan  lingkungan  yang  dinamik.  Masukan  untuk  pengontrol  syaraf  yang diusulkan terdiri dari jarak hambatan kiri, kanan dan depan, serta sudut target. Keluaran dari jaringan syaraf adalah sudut kemudi. Penelitian ini menggunakan perancangan empat layer jaringan  syaraf  untuk  permasalahan  optimasi  jalur  dan  waktu  pada mobile  robot.  Telah dilakukan  proses  pembelajaran,  adaptasi,  generalisasi  dan  optimasi.  Algoritma back propagation digunakan untuk melatih jaringan pada penelitian ini (Singh, 2011) .
ANN (Artificial Neural Network) yang diterapkan pada teknik gerak robot dibagi menjadi dua. Teknik pertama, secara eksplisit membuat konfigurasi dan keadaan robot menjadi data array yang terhubung secara lokal. Data array ini kemudian dilatih dengan berbagai metode, untuk menghasilkan lintasan dalam waktu tertentu, yang terhubung dengan posisi robot sekarang dan target. Umumnya, ANN dilatih menggunakan algoritma pelatihan analitis ataupun yang tidak diawasi. Teknik kedua, mengandung metode tidak eksplisit, mengandung solusi sebagai contoh ANN untuk kontrol motor robot, yang memerintahkan robot ke tujuannya berdasarkan letak  robot.  Penelitian  tentang mobile  robot  beroda,  berbasiskan  pergerakan  robot  dan hambatan, jaringan syaraf tiruan mampu mengenali pembacaan jarak oleh sensor, serta posisi relatif dari target. Jaringan syaraf tiruan pada peneltian ini digunakan sebagai kontroler, dan telah  dilatih  dengan  menerapkan  algoritma back  propagation (Engedy,  2010) .  Sebuah penelitian tentang mobile robot, telah membandingkan dua metode kecerdasan buatan yaitu: jaringan syaraf tiruan back propagation dan fuzzy logic. Robot memiliki tiga variabel masukan, yaitu:  jarak  robot  dengan  tembok  yang  diukur  dari  pembacaan  sensor  ultrasonik  dan  dua variabel keluaran, yaitu: kecepatan dua roda. Implementasi mobile robot ini, dirancang dengan sejumlah sensor ultrasonik yang diletakkan pada posisi depan tengah, depan kiri, dan belakang kiri,  data  dari  sensor  dikirim  secara  waktu  nyata.  Hasilnya,  setelah  diimplementasikan, pergerakan robot dengan jaringan syaraf tiruan back propagation lebih cepat dibandingkan dengan fuzzy logic (Budianto, 2017) .
Saat  proses  pembelajaran,  Jaringan  syaraf  tiruan  akan  menghasilkan  sebuah  kesalahan prediksi. Hal ini dikarenakan, sistem yang dijalankan kurang mengalami proses pembelajaran, atau  karena  sistem  yang  diterapkan  tidak  sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada.  Seperti halnya  manusia,    untuk  melakukan  adaptasi  dengan  lingkungan  yang  baru  dan  berbeda dengan  sebelumnya,  membutuhkan  waktu  untuk  menyesuaikan  dengan  lingkungannya (Muis, 2017) . Pada mobile robot, selain  pentingnya  pengaturan  roda, hal  lain yang  perlu diperhatikan adalah penerapan kamera, untuk mengetahui posisi robot pada sebuah area yang digunakan untuk acuan robot bergerak, dimana kamera berfungsi untuk menangkap gambar dan mengubahnya ke dalam bentuk gambar digital (Muhammad, 2015) . Penelitian yang sebelumnya telah menerapkan kamera omni jenis katadioptrik yang digunakan untuk lokalisasi mobile robot. Prediksi lokasi ditentukan dengan jumlah fitur terdekat antara gambar referensi dan  gambar  yang  dihasilkan  dari  pembacaan  360º  oleh  kamera (Rasmana,  2020) .
Penggunaan  kamera  katadioptrik,  bertujuan  untuk  menganalisis  lingkungan  sekitar  robot, karena kamera ini memiliki kelebihan yaitu tampilan pada kamera terlihat penuh (Setyawan, 2018) . Penelitian  yang  telah  ada,  menerapkan  kecerdasan  buatan  pada  penelitian pengukuran  posisi  bola  menggunakan  kamera omnidirectional  robot  sepak  bola  dan menghasilkan nilai rata-rata kesalahan sebesar 2.25% (Prakoso, 2017) . Sebuah penelitian telah  memberikan  kontribusi  baru  tentang  pengolahan  gambar  pada  mobile  robot menggunakan  sebuah  katadioptrik  kamera.  Kamera  katadioptrik,  biasanya  terbuat  oleh kombinasi kamera konvensional dan cermin melengkung yang menghasilkan sebuah sensor omnidirectional,  yang  mampu  memberikan  pandangan  360º.  Model  radial  diterapkan  pada non-central kamera katadioptrik, dan efektif untuk gambar berbasis visual servo pada sebuah mobile robot (Aliakbarpour, 2014) .
Pengembangan penelitian tentang pengolahan gambar, telah menerapkan Euclidean Distance untuk salah satu tahap ektraksi ciri. Sebuah penelitian merancang ektraksi ciri ekspresi wajah dengan Eigen Vector. Gambar yang diuji diolah dengan Eigen Vector, Euclidean Distance, dari hasil Eigen Vector diklasifikasikan untuk masing-masing ekspresi wajah. Pada proses pelatihan, 10 gambar dari masing-masing ekspresi wajah telah diuji dan disimpan . Proses pengenalnnya adalah dengan menerapkan nilai minimal dari hasil perbandingan nilai Euclidean Distance, hasil pengenalan pada penelitian ini adalah sebesar 95% (Kalita, 2013) . Penelitian lain yang telah menerapkan Euclidean Distance pada ekstraksi cirinya adalah pengenalan Synthetic Aperture Radar (SAR), dimana data penelitian ini sangat terbatas sehingga pemilihan ekstraksi cirinya haruslah tepat. Penelitian ini menggabungkan Algoritma Multilayer Auto Encoder (AE) dengan Euclidean Distance yang didahului dengan informasi yang telah dilatih. Klasifikasi gambar pada penelitian ini menggunakan nilai Euclidean Distance dengan aturan tertentu (Sheng, 2017) .
Pada penelitian ini, mengembangkan sebuah mobile robot sepak bola, yang dilengkapi kamera katadioptrik untuk memberikan gambaran lapangan dan posisi bola saat berada dilapangan. Gambar  digital  yang  dihasilkan  dari  kamera  katadioptrik,  selanjutnya  dilakukan  proses kalibrasi. Proses ini digunakan untuk mengetahui jarak bola dalam nilai piksel terhadap jarak bola  dengan  nilai  sesungguhnya  dalam  cm  pada  lapangan  sepak  bola  berwarna  hijau. Penentuan  keberadaan  bola  di  atas  lapangan  hijau  menggunakan  metode  morfologi  pada pengolahan gambar. Dari penelitian yang ada, dikembangkan untuk melakukan prediksi jarak bola terhadap robot dengan menerapkan Artifical Neural Network.
Penelitian ini memilik beberapa kontribusi, antara lain: (i) proses deteksi bola pada lapangan menggunakan kamera katadioptrik dengan melakukan kalibrasi jarak (piksel) terhadap dimensi lapangan robot 6x9 meter, (ii) proses color filtering antara bola berdiameter 21cm berwarna orange  dengan  lapangan  berwarna  hijau  dengan  menerapkan  metode  HSV,  dan  metode morfologi,  (iii)  menentukan  jarak  antara  objek  dengan  titik  tengah  kamera  katadioptrik menggunakan Euclidean  Distance,  (iv)  penerapan  Algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  Back Propagation,  untuk  melakukan  penentuan  jarak  sebuah  bola  terhadap  robot  secara  nyata, dengan mangacu pada sebuah arsitektur dengan tingkat kesalahan minimal.
Secara keseluruhan, laporan penelitian ini terbagi atas empat bagian. Bagian pertama berisi tentang latar belakang penelitian serta kontribusinya dalam dunia robotika khususnya pada mobile robot. Bagian kedua, menjelaskan tentang metode penelitian yang diterapkan.  Bagian ketiga  merupakan  penjabaran  hasil  penelitian  dan  analisisnya.  Bagian keempat  merupakan bagian kesimpulan dari penelitian ini serta rencana penelitian selanjutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Bagian  ini  merupakan  metodologi  penelitian  yang  telah  dikerjakan,  meliputi  model perancangan secara keseluruhan berserta beberapa tahapannya.

## 2.1 Model Perancangan
Model perancangan penelitian ini pada Gambar 1, meliputi beberapa tahapan sebelum data diolah,  dilatih  dan  dianalsis.  Penelitian  ini,  menggunakan  bola  berdiameter  21  cm,  dengan penempatan robot pada lapangan berukuran 6x9 m berwarna hijau. Mobile robot dilengkapi kamera katadioptrik, dengan pengaturan frame terlebih dahulu, yaitu menutup bagian frame yang tidak diperlukan untuk pengambilan gambar. Langkah awal pada penelitian ini, dengan mengambil frame  citra  (gambar)  untuk  disesuaikan  dengan  keadaan  lapangan,  sehingga seluruh  posisi  lapangan  dapat  terlihat  dengan  jelas  pada  kamera.  Langkah  kedua,  adalah kalibrasi  nilai  piksel  dengan  nilai  sebenarnya.  Setelah  didapatkan  nilai  sebenarnya,  nilai tersebut disimpan untuk  mengetahui  perbandingan nilai pada piksel dan  jarak sebenarnya. Langkah ketiga, adalah mengkonversi gambar RGB dengan HSV ( Hue Saturation Value).  Hal ini  dilakukan  supaya  warna  yang  didapatkan  dari  gambar  adalah  warna  yang  menyerupai penglihatan manusia, bukan RGB yang merupakan gabungan warna-warna primer dari sebuah gambar (Fauzi, 2018) .

## Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Langkah keempat adalah deteksi bola dengan proses morfologi menggunakan OpenCV. Proses ini memiliki dua bagian yaitu dilasi dan erosi yang digunakan untuk menghaluskan batas objek, dalam hal ini adalah tepi bola dengan lapangan. Dilasi digunakan untuk menambahkan tepi, dan erosi digunakan untuk mengurangi tepi. Hal ini pada praktiknya bisa menambahkan atau mengurangi  nilai  “1”  untuk  warna  putih,  dan  “0”  untuk  warna  hitam (Sutrisno,  2014) . Gambar  2,  menunjukkan  hasil  dari  tangkapan  gambar  asli  kamera  katadioptrik  seperti lingkaran utuh sebesar 360 o (Akbar, 2017) , dikarenakan tidak linier dengan pandangan mata diperlukan penyesuaian frame gambar seperti ditunjukkan Gambar 3.
Bola dan lapangan, pada penelitian ini mengalami proses color filtering, proses ini menjadikan citra warna menjadi citra warna keabuan yang berakhir dengan citra biner (Stone, 2018) . Setelah sistem mampu menyeleksi kedua warna tersebut yaitu orange dan hijau sistem akan menentukan bahwa bola akan terdeteksi jika hanya berada di atas lapangan berwarna hijau. Pengolahan  berikutnya  adalah  konversi  RGB  ke  HSV.  HSV  merupakan  representasi  nilai intensitas merah, hijau, dan biru dari ruang RGB. Piksel dalam ruang warna ini didefinisikan oleh Hue (H), Saturation (S) dan Value (V). H merupakan representasi dari sejumlah warna, S
merupakan nilai derajat dominan dan V merupakan tingkat kecerahan. Persamaan (1) (2) dan (3) merupakan rumus perhitungan konversi Red Green Blue (RGB) menjadi HSV (Cantrell, 2010).
𝐻 = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 𝐺 − 𝐵 𝑚𝑎𝑥 ( , , ) − 𝑚𝑖𝑛 ( , , ) + 0 : 6; 𝑗𝑖𝑘𝑎 max = 𝑅 ∗ 𝐵 − 𝑅 𝑚𝑎𝑥 ( , , ) − 𝑚𝑖𝑛 ( , , ) + 2 : 6; 𝑗𝑖𝑘𝑎 max = 𝐺 𝑅 − 𝐺 𝑚𝑎𝑥 ( , , ) − 𝑚𝑖𝑛 ( , , ) + 4 : 6; 𝑗𝑖𝑘𝑎 max = 𝐵 ⎭ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎫ (1)
*jika H<0, tambahkan 1 ke H
𝑆 = 𝑚𝑎𝑥 ( , , ) − 𝑚𝑖𝑛 ( , , ) 𝑚𝑎𝑥 ( , , )
(2)
𝑉 =   𝑚𝑎𝑥 ( , , ) (3)
Gambar 2. Tangkapan Asli Kamera Katadioptrik Sebesar 360 o
Gambar 3. Penyesuaian Frame Citra Penelitian
Hasil penyesuaian frame, kemudian diolah dengan color filtering baik bola maupun lapangan. Gambar 4 menunjukkan hasil dari color filtering bola dan Gambar 5 merupakan hasil dari color filtering lapangan. Dapat dilihat dengan fungsi color filtering, telah mampu menyeleksi objek dengan baik dalam nilai warna. Setelah objek yang telah ditentukan dapat dideteksi langkah berikutnya  adalah  menentukan  jarak  objek  bola  terhadap  titik  tengah  kamera  katadiotrik. Letak kamera katadioptrik pada robot ditunjukkan pada Gambar 6. Untuk menentukan jarak antara  objek  (x 2 )  dan titik  tengah  kamera katadioptrik (x 1 ) menggunakan rumus Euclidean Distance (ED) pada Persamaan (4). Hasil penentuan jarak menggunakan ED ditunjukkan pada Gambar 7.
𝐸𝐷 = (𝑥 − 𝑥 )
(4)
Gambar 4. Hasil Color Filtering Bola
Gambar 5. Hasil Color Filtering Lapangan
Gambar 6. Letak Kamera Katadioptrik pada Robot
Gambar 7. Penentuan Jarak Menggunakan Euclidean Distance
Setelah dilakukan proses perhitungan jarak dalam piksel, hasil dari nilai piksel yang didapatkan dilatihkan secara offline. Pelatihan ini menggunakan Jaringan Syarat Tiruan Back Propagation. Hal ini ditujukan untuk mendapatkan  nilai  besar bobot  dan bias  sampai  mendapatkan nilai kesalahan prediksi yang terkecil. Gambar 8 merupakan arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan pada penelitian  ini.  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  memiliki  1 masukan, 1 keluaran, dan 1 layer tersembunyi. Layer tersembunyi penelitian ini memiliki 1 masukan dan 10 keluaran. Pada proses pelatihan, tata letak kamera katadioptrik pada robot juga akan menentukan data jarak piksel. Sehingga, penempatan dan pengaturannya harus tepat.
Gambar 8. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan

## 3. HASIL PENGUJIAN DAN DISKUSI
Proses konversi warna RGB dan HSV telah dilakukan, hal ini untuk mendapatkan nilai seleksi warna yang paling tepat. Warna yang diseleksi adalah warna orange dari bola dan warna hijau dari  lapangan  sepak  bola.  Hasil  pengujian  Nilai  HSV  bola  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan lapangan pada Tabel 2. Terdapat 10 kali pengujian pada masing-masing objek. Pada pengujian nilai  HSV  bola,  telah  diberikan  pegaturan  jarak  bola  kurang  dari  dan  lebih  dari  400  cm. Pengaturan H-. H+, S-, S+, V- dan V+ berbeda untuk kedua pengaturan jarak tersebut. Bola mampu dideteksi 100% pada jarak kurang dari 400 cm dengan pengaturan: H-=0, 20< H+ <33, 109< S- <133, S+= 255, V-= 255, V+=255. Sedangkan bola mampu dideteksi dengan baik pada jarak lebih dari 400 cm dengan pengaturan: H-=0, 20< H+, 109< S-, S+= 255, V- = 255, V+=255. Hasil pada pengujian nilai HSV Lapangan, didapatkan Pengaturan H-,H+, S- , S+, V- dan V+, sebagai berikut: H-=38, H+= 96, 10< S- <80, S+= 250, 140< V- < 155, V+=255.
Pengujian  berikutnya  setelah  didapatkan  nilai  HSV  yang  tepat  adalah  pengujian  morfologi gambar. Hal ini ditujukan untuk menghasilkan gambar yang lebih baik, dengan menghilangkan noise  yang  tertangkap  pada  kamera.  Seperti  halnya  bayangan-bayangan  yang  tak  terduga sebelumnya  yang  mirip  menyerupai  warna  objek  yang  ditentukan  sebelumnya.  Hasil konfigurasi morfologi citra ditunjukkan pada Tabel 3. Terdapat variabel blur untuk mengatur fokus pada citra, dan menampung data integer bernilai 3, angka 3 menandakan fungsi blur atau gaussian. Tanda + dan – digunakan untuk mengubah nilai kernel. Tanda +bola untuk morfologi opening  dari  bola,  -bola  untuk  morfologi  closing  dari  bola,  +lapangan  untuk morfologi opening dari lapangan dan -lapangan untuk morfologi closing dari lapangan. Pada penelitian  ini  menerapkan  nilai  morfologi  +bola=  1,  -bola=2,  +lapangan=3,  -lapangan=4. Sebagai  contoh  penjelasan  angka  4  pada  penelitian  ini  memiliki  arti  4  piksel,  dimana  jika terdapat citra biner [0 0 0 0 0 1] dan mengalami penebalan 4 piksel, maka jika 1 memiliki tetangga bernilai 0 akan diubah menjadi 1 sebanyak 4 kali penebalan. Sehingga hasil akhir citra akan menjadi [0 1 1 1 1 1].
Tabel 1. Hasil Nilai HSV Bola HSV Data Uji 1 Data Uji 2 Data Uji 3 Data Uji 4 Data Uji 5 Data Uji 6 Data Uji 7 Akurasi Deteksi H+ 33 31 30 20
20 20 20 100% H- 0 0 0 0
0 0 0 100% S+ 133 130 132 131
128 110 120 100% S- 255 255 255 255 255 255 255 100% V+ 255 255 255 255
255 255 255 100% V- 255 255 255 255 255 255 255 100% Tabel 2. Hasil Nilai HSV Lapangan Sepak Bola HSV Data Uji 1 Data Uji 2 Data Uji 3 Data Uji 4 Data Uji 5 Data Uji 6 Data Uji 7 Akurasi Deteksi H+ 96 96 96
96
96 96 96 100% H- 38 38 38 38 38 38 38 100% S+ 250 250 250 250 250 250 250 100% S- 83 51 70
73
50 80 73 100% V+ 255 255 255 255 255 255 255 100% V- 140 157 150 152 153 154 155 100%
Tabel 3. Nilai Morfologi Bola dan Lapangan
blur  +bola  -bola +lapangan -lapangan 3 1 2 3 4
Setelah didapatkan nilai morfologi yang tepat proses berikutnya adalah pengambilan data dan proses pelatihan data, serta pengujian data. Pada Tabel 4. Perbandingan jarak piksel dengan jarak sesungguhnya merupakan hasil pengumpulan data yang akan digunakan untuk proses pelatihan  ANN  pada  tahap  selanjutnya.  Pada  data  jarak  piksel  didapatkan  melalui  proses perhitungan Euclidean untuk menentukan Panjang jarak kotak piksel antara titik tengah citra kamera  dengan  titik  tengah  bola  saat  melakukan  pendeteksian.  Titik  tengah  piksel  dari tangkapan citra kamera memiliki dua informasi koordinat yaitu x1 dan y1 sedangkan untuk titik tengah piksel dari citra bola yang telah dideteksi memiliki informasi koordinat x2 dan y2, masing-masing  data  yang  diperoleh  dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  perhitungan Euclidean yang menghasilkan satu nilai yaitu jarak dalam nilai piksel. Setalah mendapatkan data tersebut akan dilakukan pendataan perbandingan beberapa jarak piksel terhadap jarak sesungguhnya yang diambil menggunakan alat ukur standar dalam satuan cm seperti pada Tabel.  Penelitian  ini  membandingkan  data  jarak  nyata  mulai  40  cm  dan  terbaca  85  piksel, sampai dengan 400 cm yang terbaca 191 piksel.  Dihasilkan error rata-raat sebesar 36,33%. Hasil  Uji  coba  ini  diplot  pada  Grafik  dan  ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Pada  Gambar  9 menandakan bahwa nilai jarak piksel pada kamera tidak linier dengan nilai jarak sesungguhnya dalam  satuan  cm.  Ketidaklinieran  ini  ditunjukkan  oleh  Gambar  10,  dimana  pada  dua  nilai berbeda tersebut memiliki nilai regresi R 2 =0.6996. Semakin tinggi nilai regresi (mendekati nilai 1), grafik yang dihasilkan akan semakin memiliki hubungan yang linier dan kuat (Pratomo, 2015) .  Maka,  perlu  adanya  perhitungan  secara  kompleks  untuk  mengatasi  permasalahan tersebut dengan Artifical Neural Network dengan harapan data yang diuji akan menghasilkan data yang mendekati benar atau target nilai yang telah ditentukan (Yuliana, 2016) .
Tabel 4. Perbandingan Jarak Piksel dengan Jarak Sesungguhnya
Data Uji Jarak Image (piksel) Jarak  Nyata (cm) Error (%) 1 85,00 40 112.50 2 105,00 60 75,00 3 120,00 80 50,00 4 134,00 100 34,00 5 144,00 120 20,00 6 153,00 140 9.28 7 155,63 160 2.73 8 160,79 180 10.67 9 166,20 200 16.90 10 170,30 220 22.59 11 173,66 240 27.64 12 176,63 260 32.07 13 179,74 280 35.81 14 181,86 300 39.38 15 183,70 320 42.59 16 185,82 340 45.35 17 187,80 360 47.83 18 189,78 380 50.06 19 191,00 400 52.25
Gambar 9. Grafik Nilai Jarak Terhadap Data Percobaan

## Gambar 10. Grafik Nilai Jarak Terhadap Jarak Nyata
Penelitian  ini  telah  merancang  ANN  dengan  menerapkan back  propagation,  dengan  sistem pelatihan offline sebanyak 1.000.000 iterasi. Pengujian prediksi jarak ANN dengan nilai jarak sesungguhnya, digunakan untuk mengetahui akurasi dari prediksi yang dihasilkan oleh sistem yang telah dibuat menggunakan Artifical Neural Network. Hasil pengujian antara jarak prediksi (piksel) dengan jarak sebenarnya, dimana pada pemrosesan gambar telah ditanamkan sistem ANN ditunjukkan pada Tabel 5, dari 19 kali uji coba dengan jarak yang sama pada perlakuan sebelumnya didapatkan error rata-rata sebanyak 0.97%.
Gambar 11. Nilai Jarak Prediksi ANN
Gambar 12. Hubungan Antara Nilai Jarak Prediksi ANN Terhadap Jarak Nyata
Tabel 5. Pengujian Jarak Prediksi ANN Data Uji Jarak prediksi ANN (piksel) Jarak Nyata (cm) Error (%) 1 39,77 40 0,58 2 59,57 60 0,71 3 79,31 80 0,86 4 99,51 100 0,49 5 118,92 120 0,9 6 140,99 140 0,71 7 161,34 160 0,834 8 179,01 180 0,55 9 200,11 200 0,06 10 218,98 220 4,46 11 241,02 240 0,43 12 258,97 260 0,39 13 276,66 280 1,19 14 292,98 300 2,34 15 319,12 320 0,275 16 334,88 340 1,51 17 361,09 360 0,30 18 379,18 380 0,22 19 389,54 400 2,62 Rata-rata error 0,97
Pada Gambar 11,  menunjukkan bahwa ANN mampu untuk memprediksi nilai jarak piksel ke cm  menjadi  lebih  baik.  Dimana,  awal  data  nilai  jarak  piksel  tidak  linier  dengan  nilai sesungguhnya, hal ini didukung oleh Gambar 12. Hasil persamaan memberikan nilai regresi linier  R 2 =0.9982,  nilai  ini  mendekati  1  yang  berarti  mendekati  linier  piksel  dengan  jarak sesungguhnya dengan tingkat keberhasilan penyesuaian sebesar 99,03%.
Gambar 13. Hubungan Antara Nilai Jarak Prediksi ANN Terhadap Jarak Nyata
Tabel 6. Pengujian Jarak Prediksi ANN Correlation Jarak prediksi ANN (piksel)  Jarak Nyata (cm) Jarak prediksi ANN (piksel) 1 Jarak Nyata (cm) 0.999726749 1
Penelitian ini menggunakan nilai cross-correlation untuk mendapatkan nilai kesesuaian target, dimana  nilai  target  berubah-ubah  dan  menghasilkan  nilai  galat  ( error)  yang  rendah  dalam waktu  pencapaian  yang rendah (Prasetyawati,  2005) .  Gambar  13  merupakan  nilai  hasil cross-correlation  yang  diperoleh  dari  data  penelitian.  Tabel  6,  menunjukkan  nilai  cross- correlation  antara  variable  jarak  prediksi  ANN  dengan  jarak  nyata,  didapatkan  bahwa  nilai cross-correlation sebesar 0.99, yang mengartikan nilai prediksi memiliki kesesuaian dengan target.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah menerapkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk meningkatkan keberhasilan dalam mendeteksi jarak yang terbaca pada Kamera Katadioptrik. Proses awal penelitian ini adalah penyesuaian frame katadioptrik, melakukan konversi citra warna RGB ke HSV. Proses berikutnya adalah morfologi baik bola maupun lapangan, sehingga didapatkan data yang lebih fokus sebelum proses ekstraksi ciri jarak menggunakan Euclidean Distance (ED).  Nilai yang didapatkan dari ED, selanjutnya digunakan sebagai data yang dilatihkan pada JST. Pembacaan awal kamera tanpa penerapan sistem kecerdasan memiliki tingkat akurasi sebesar 63,67%. Sedangkan  dengan  menerapkan  sistem  kecerdasan  buatan  dengan  arsitektur  yang  telah dibuat,  mampu  menaikkan  akurasi  menjadi  99,03%.  Penelitian  ini  akan  dikembangkan menggunakan tingkat kecerdasan buatan yang lebih tinggi, dan lebih kompleks yaitu metode Deep Learning. Data masukan dapat menampung lebih banyak dan arsitektur  neuron lebih mendukung  untuk  melakukan  klasifikasi  objek  maupun  prediksi  dalam  mengambil  sebuah keputusan. Pengembangan ini, dapat mengklasifikasikan banyak objek disekitarnya, seperti: gawang, wasit, robot yang menjadi tim dan lawan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terimakasih kepada bagian Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, yang telah membantu dalam hal pendanaan publikasi laporan penelitian ini, dan Cyber Robotic Universitas Dinamika atas bantuan sarana dan prasarana penelitian dalam pengambilan data.

## DAFTAR RUJUKAN
Akbar, E. M. (2017). Rancang Bangun Omni Vision pada Robot ESPARTAN KRSBI Beroda. 5th Indonesian Symposium on Robotic System and Control, (pp. 78-81).
Aliakbarpour,  H.  O.  (2014).  Visual  servoing  of  mobile  robots  using  non-central  catadioptric
cameras. Elsevier (Robotics and Autonomous Systems), 62(11), 1-10.
Budianto, A. P. (2017). Analysis of Artifical Intelligence Application Using Back Propagation
Neural  Network  and  Fuzzy  Logic  Controller  on  Wall-Following  Autonomous  Mobile
Robot. International Symposium on Electronics and Smart Devices, (pp. 62-67).
Cantrell, K. M.-P.-V. (2010). Use of the Hue Parameter for Bitonal Optical Sensor. Analytical Chemistry, 82(2), 531-542.
Engedy, H. (2010). Artifical Neural Network based Local Motion Planning of a Wheeled Mobile Robot. 11th  IEEE  International  Symposium  on  Computational  Intelligence  and Informatics, (pp. 213-219).
Fauzi, F. J. (2018). Implementasi Metode RGB To HSV pada Aplikasi Pengenalan Mata Uang Kertas Berbasis Android untuk Tuna Netra. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4(2), 196-202.
Gigras, Y. K. (2012). Artifical Intelligence in Robot Path Planning. International Journal of Soft
Computing and Engineering (IJSCE), 2(2), 2231-2307.
Kalita,  J.  K.  (2013).  Recognition  of  Facial  Expression  Using  Eigenvector  Based  Distributed
Features  and  Euclidean  Distance  Based  Decision  Making  Technique. (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 4(2), 192-202.
Muhammad,  F.  A.  (2015). Sistem  Navigasi  Robot  Beroda  Menggunakan  Omnidirectional Camera. UII, Jurusan Teknik Elektro, Yogyakarta.
Muis, D. M. (2017). Sistem Kecerdasan Tiruan Dengan Kemampuan Belajar dan Adaptasi. Ruko Jambusari 7A Yogyakarta: TEKNOSAIN.
Prakoso, Y. R. (2017). Artifical Neural Network Untuk Pengukuran Posisi Bola Menggunakan Kamera Omnidireksional Pada Robot Sepak Bola Beroda. 5th Indonesian Symposium on Robotic System and Control, (pp. 169-172).
Prasetyawati, S. A. (2005). Korelasi Antara Dua Sinyal Sama Berbeda Jarak Perekaman Dalam Sistem Adaptif. Transistor, 5(1), 83-89.
Pratomo, D. E. (2015). Analisis Regresi dan Korelasi Antara Pengunjung Dan Pembeli Terhadap Nominal Pembelian  di Indomaret  Kedungmundu  Semarang Dengan  Metode  Kuadrat Terkecil. Udinus, Juruan Ilmu Komputer. Semarang: Udinus.
Rasmana, S. H. (2020). Lokalisasi Mobile Robot berdasarkan Citra Kamera OMNI menggunakan Fitur Surf. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(5), 1079-1088.
Setyawan,  N.  K.  (2018).  Pengenalan  Posisi  Objek  Dari  Sistem  Kamera  Omni-Vision
Menggunakan  Pso-NN  dan  Scan  Lines  pada  Robot  Sepak  Bola. Seminar  Nasional Teknologi dan Rekayasa (SENTRA), (pp. 27-33).
Sheng, D. L. (2017). SAR Automatic Target Recognition Based on Euclidean Distance Restricted Autoencoder. IEEE  Journal  Of  Selected  Topics  In  Applied  Earth  Observations  And Remote Sensing, 10(7), 3323-3333.
Singh,  M.  D.  (2011). Path  optimisation  of  a  mobile  robot  using  an  artifical  neural  network controller. International Journal of System Science, 42(1), 107-120.
Stone, A. A. (2018). Segmentasi Citra pada Robot Sepak Bola Beroda Menggunakan Multilayer
Neural Network dan Fitur Warna HSV. Jurnal Teknik ITS Surabaya, 7(2), A276-A281.
Sutrisno, A. A. (2014). Implementasi Teknik Watershed Dan Morfologi Pada Citra Satelit Untuk Segmentasi Area Universitas Brawijaya. Jurnal Teknik Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(1), 5-13.
Yuliana, I. M. (2016). Modul Regresi Linier Sederhana. Universitas Udayana, 2-5.